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开源AI工作流工具
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Agent工作流

开源AI工作流工具

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:ToFu
⭐ 122 Stars 🍴 15 Forks 💻 Python 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AI工作流Python
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,开源AI工作流工具 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

开源AI工作流工具 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

开源AI工作流工具 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

一个自托管的AI助手,支持工具使用、多代理编排和代码生成,适合开发人员和AI爱好者使用

开源AI工作流工具 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 122
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
15

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

一个自托管的AI助手,支持工具使用、多代理编排和代码生成,适合开发人员和AI爱好者使用

开源AI工作流工具 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install tofu

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install tofu

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/NiuTrans/ToFu
cd ToFu
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import tofu; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
tofu --help

# 基本用法
tofu input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import tofu

# 示例
result = tofu.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# tofu 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "tofu"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
tofu --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export TOFU_API_KEY="your-key"
export TOFU_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 40/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/rangehow/ToFu/main/static/icons/tofu-welcome.svg" width="140" height="160" alt="Tofu logo" /><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/rangehow/ToFu/main/static/icons/tofu-brand-title.svg" width="280" height="78" alt="Tofu" /><br/> <sub>One production agent kernel. Embed it, serve it, or run the full workspace.</sub> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/rangehow/ToFu/blob/main/README_CN.md">中文</a> · <a href="https://github.com/rangehow/ToFu/blob/main/docs/DEVELOPER_RUNTIME.md">Developer runtime</a> · <a href="https://github.com/rangehow/ToFu/blob/main/docs/README.md">Documentation</a> · <a href="https://github.com/rangehow/ToFu/blob/main/CONTRIBUTING.md">Development</a> </p>

Deploy the sidecar

The CLI loads .env, validates a redacted configuration, and serves the database-free HTTP/SSE boundary:

tofu-agent doctor
tofu-agent serve                         # loopback-only development default

Remote binds are default-deny. Set a bearer token before exposing the process:

TOFU_AGENT_HOST=0.0.0.0 \
TOFU_AGENT_TOKEN='replace-with-a-secret' \
tofu-agent serve

Or run the release image without cloning the repository:

docker run --rm --name tofu-agent \
  -p 127.0.0.1:15001:15001 \
  -e TOFU_AGENT_TOKEN='replace-with-a-secret' \
  -v tofu-agent-config:/home/tofu/.config/tofu-agent \
  ghcr.io/rangehow/tofu-agent:0.17.0

Open /setup and enter the sidecar token to configure the model. The named volume retains both the encrypted configuration and its key across container replacement. The image contains the installed wheel, agent dependencies, and small setup page only: no source checkout, full Tofu application bundle, application data, SQLAlchemy, or database driver.

Use the remote SDKs

Python, sync or async:

pip install tofu-sdk
from tofu_sdk import AsyncTofu

async with AsyncTofu(
    base_url="https://tofu-agent.internal",
    api_key="sidecar-token",
) as tofu:
    result = await tofu.agents.run(
        messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this repository"}],
        config={"tools": ["search", "fetch"]},
    )
    print(result["content"])

TypeScript/JavaScript (Node 18+, browsers, workers, Deno, and Bun):

npm install @rangehow/tofu-sdk
import { Tofu } from '@rangehow/tofu-sdk';

const tofu = new Tofu({
  baseUrl: 'https://tofu-agent.internal',
  apiKey: 'sidecar-token',
});

const result = await tofu.agents.run({
  messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this repository' }],
  config: { tools: ['search', 'fetch'] },
});
console.log(result.content);

Both SDKs generate a stable idempotency key for retried runs. agents.start returns HTTP 202 immediately; agents.stream submits once and resumes the task stream from the last absolute event sequence after a transport drop.

Single-shot runs (harness integration)

Eval harnesses and CI jobs that cannot manage a long-lived sidecar use the single-shot contract: one process, one task, one JSON result.

export TOFU_AGENT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
export TOFU_AGENT_PROVIDER_API_KEY=sk-...
export TOFU_AGENT_PROVIDER_MODEL=gpt-5.6

tofu-agent run --task-file /tmp/task.txt --cwd /work/repo \
  --timeout-s 7200 --trajectory tofu-native --output result.json

- --task / --task-file: the instruction (file wins). --cwd exposes a project root to the agent tools; run_command and the file tools resolve against it. - --tools: comma-separated tool tags or '*'; the default keeps the storage-free policy, under which project-file and shell tools are already enabled and durable memory/scheduler stay off. - --trajectory: embed a flattened trajectory (sharegpt, openai-finetune, anthropic, tofu-native, atif) in the result. atif is ATIF v1.3 (Agent Trajectory Interchange Format), the shape harbor/terminal-bench trajectory viewers consume. - Exit codes: 0 done, 2 configuration error, 3 timeout, 4 permanent agent error, 5 aborted, 6 retriable upstream error (rate-limit / gateway outage / network after the in-run retry budgets — a harness may rerun the trial). The result JSON carries ok, status, finish_reason, content, usage, n_tool_rounds, and error; the error envelope carries kind and retryable for attribution.

Unattended semantics: write tools (file edits, run_command) execute without human approval because no client is attending; tools in the always-confirm partition (scheduling, durable memory, ...) fail closed instead of blocking.

The default pip install tofu-agent is the slim headless runtime: the LLM loop, tools, network, and MCP — sized for eval containers. Document/media parsing (PDF, Office formats, web extraction) is lazy-imported by the features that need it and lives in pip install tofu-agent[full]; the full workspace installer pulls that extra automatically.

Browser Extension

Install the companion extension once after your first login. It is the bridge that lets the agent work inside your real browser instead of a blank, logged-out fetch, and it unlocks capabilities the server alone cannot provide:

- Browser control: navigate, read, scroll, click, and fill pages in a real tab the agent leases from your browser. - Pages behind login and verification: tasks run in your logged-in session, so pages that block server-side fetchers — sign-in walls, CAPTCHA or anti-bot checks, paywalled or intranet-only pages — remain reachable. - Web debugging evidence: DevTools Bridge, console reads, network capture, and screenshots give the agent direct evidence from the page under test. - Cookie-gated file transfer: a URL that needs your browser cookies streams through the extension into bounded server staging.

The same unpacked build supports Chrome and Edge. Open Settings → Local Control for the canonical install or upgrade action; it detects which supported browser is available and opens that browser's own extensions page when Tofu and the browser run on the same machine.

For a manual local install, enable Developer mode on chrome://extensions in Chrome or edge://extensions in Edge, then load the repository's browser_extension/ directory as an unpacked extension. If the browser runs on a different machine from Tofu, use Settings → Local Control → Download extension ZIP instead; a remote browser cannot read the server's filesystem.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-05
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

ToFu 是一个自主托管的 AI 助手,旨在提供一个简单易用的界面来与 AI 模型进行交互。它支持多种 AI 模型,包括 Claude Code 和 OpenAI Codex。

⚡ 功能介绍

ToFu 提供了多种功能,包括聊天和流式传输、Web 搜索、文件操作等。它还支持使用外部 AI 模型,例如 Claude Code 和 OpenAI Codex。

📋 环境依赖

ToFu 不需要任何环境依赖或系统要求,任何支持 Node.js 的系统都可以运行它。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

要安装 ToFu,可以使用 npm 安装 @anthropic-ai/claude-code 或 @openai/codex,然后使用 claude auth login 或 codex auth login 进行登录。也可以使用 Docker 部署 ToFu。

🚀 使用教程

使用 ToFu 的第一步是选择合适的操作系统,然后按照说明进行安装和配置。然后可以使用 ToFu 的 UI 来与 AI 模型进行交互。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

ToFu 的配置可以通过 UI 或环境变量进行设置。UI 提供了多个选项卡来配置 ToFu 的行为,包括主题、温度、最大令牌数、思考深度和系统提示等。环境变量可以用于 headless 或 Docker 部署的 ToFu。

🔌 API 说明

ToFu 提供了一个文档化的 HTTP API,允许用户从脚本、代理或自己的应用中驱动 ToFu。API 提供了所有 UI 功能的功能平行,包括聊天、会话、任务和其他功能。

🔄 工作流/模块

ToFu 支持使用 Claude Code 或 OpenAI Codex 作为后端 AI 模型。它还支持使用浏览器扩展来桥接真实浏览器会话到 ToFu。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-03

ToFu是一个功能强大的AI工作流工具,支持多种AI模型和自定义开发

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:ToFu 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

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❓ 常见问题 FAQ

ToFu 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Self-hosted AI assistant with tool use, multi-agent orchestration, coding copilo。⭐122 · Python 主要应用场景包括:自动化任务、AI开发。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:开源AI工作流工具 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
📚 深入学习 开源AI工作流工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 ToFu
原始描述 开源AI工作流:Self-hosted AI assistant with tool use, multi-agent orchestration, coding copilo。⭐122 · Python
Topics AI工作流Python
GitHub https://github.com/NiuTrans/ToFu
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/NiuTrans/ToFu

收录时间:2026-06-03 · 更新时间:2026-06-05 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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